统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MGSC373

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我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

Statistical Inference 统计推断
Statistical Computing 统计计算
Advanced Probability Theory 高等概率论
Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
(Generalized) Linear Models 广义线性模型
Statistical Machine Learning 统计机器学习
Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MGSC373

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Interval-Valued Neutrosophic Matrices

Let $U=\left{c_{1}, c_{2}, \ldots, c_{m}\right}$ be the universal set, $E=\left{e_{1}, e_{2}, \ldots, e_{n}\right}$ be a set of parameters, and let $A \subseteq E$. A pair $(F, A)$ be an interval neutrosophic soft set over $U$ [3]. Then the subset of $U \times E$ is defined by $R_{A}=\left{(u, e): e \in A, u \in f_{A}(e)\right}$ which is called a relation form of $\left(f_{A}, E\right) . T_{R_{A}}: U \times E \rightarrow[0,1], I_{R_{A}}: U \times E \rightarrow$ $[0,1]$ and $F_{K_{A}}: U \times E \rightarrow[0,1]$ arc truth-membership function, indctcrminacymembership function, and non-membership function, respectively.

It is noted that $T_{R_{A}}(u, e) \in I^{2}, I_{R_{A}}(u, e) \in I^{2}$, and $F_{R_{A}}(u, e) \in I^{2}$. If formed a matrix of $m \times n$. This matrix is called an $m \times n$ interval neutrosophic soft matrix of the interval neutrosophic soft set $\left(F_{A}, E\right)$ over $U$. Set of all $m \times n$ interval neutrosophic soft matrices is denoted by I $\mathcal{N}_{m \times n}$.

The interval neutrosophic matrix is a representation of an interval neutrosophic soft set. To construct an interval valued neutrosophic matrix we need an interval neutrosophic soft set.

The interval neutrosophic matrix can be defined as a general concept as follows. Definition 1 Let $M_{m \times n}(J)=\left{\left[\left\langle\left[T_{i j}^{L}, T_{i j}^{U}\right],\left[I_{i j}^{L}, I_{i j}^{U}\right],\left[F_{i j}^{L}, F_{i j}^{U}\right]\right\rangle\right]{m \times n}\right.$ : $\left.\left\langle\left[T{i j}^{L}, T_{i j}^{U}\right],\left[I_{i j}^{L}, I_{i j}^{U}\right],\left[F_{i j}^{L}, F_{i j}^{U}\right]\right\rangle \in N(J)\right}$, where $J=I^{2} \times I^{2} \times I^{2}$. Any matrix $\hat{A}$ in $M_{m \times n}$ is called an interval neutrosophic matrix (IN-matrix).

From now on we use interval-valued neutrosophic matrix (INV-matrix) instead of interval neutrosophic matrix (IN-matrix).

Some basic concepts and operations of IVN-matrices can be defined with a similar way to interval neutrosophic soft matrices.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophic Normal Probability Distribution

The theory of classical statistics is based on two types of statistical methods called descriptive and inferential statistics. The inferential part of statistical methods depends a lot on normal probability distribution for reliable, valid, and powerful inferences of the experiment. Many parametric statistical tests $(z, t, F$, etc.) require the assumption of normality to be filled first before applying them. The assumption of normality means the sampling distribution of test statistic under a parametric test should follow a normal probability distribution or the data under consideration must come from a normal distribution. Failing the normality assumption leads to apply nonparametric tests which are less powerful compared to parametric counterpart. $A$ normal probability distribution is a bell-shaped distribution also known as Gaussian distribution is symmetrical about the mean portraying the numerous observations closer to the mean. The distribution has two parameters, namely, mean $\mu$ and variance $\sigma^{2}$ with probability density function:
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^{2}}
$$
Although, in classical statistics, the parameters $\mu$ and $\sigma^{2}$ are fixed and exact for a random variable $X$, in many situations, these parameters may vary due to their probable state. This means in situations we are not sure about exact values of one or both of the parameters and their values may vary from one to another value, i.e., in interval form. In such situations, there will be some indeterminacy in the parameter(s) of the distribution, and therefore, we cannot apply the classical normal distribution (1) in solving the relevant problems. One of the applications of normal probability distribution is commonly seen in asset prices data where asset prices are not in exact form and range in an interval form, e.g., the average price of a plot in $\mathrm{ABC}$ society ranges from $10,000 \$$ to $12000 \$$ showing that the average price of the plot is not fixed or has single value but varies from $10,000 \$$ to $12000 \$$.

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Interval-Valued Neutrosophic Matrices

让 $\backslash$ left 的分隔符蚗失或无法识别成为全集， \left 的分隔符蚗失或无法识别䌶组参数，让 $A \subseteq E$. 一双 $(F, A)$ 是一个区间中智软设置 $U$ [3]。那么子集 $U \times E$ 定义为 $\backslash 1 \mathrm{left}$ 的分隔符蚗失或无法识别这被称为关系形式 $\left(f_{A}, E\right) . T_{R_{A}}: U \times E \rightarrow[0,1], I_{R_{A}}: U \times E \rightarrow[0,1]$ 和 $F_{K_{A}}: U \times E \rightarrow[0,1]$ 分别是真值隶属函数、indctcrminacy隶属函数和非隶属函数。
值得注意的是 $T_{R_{A}}(u, e) \in I^{2}, I_{R_{A}}(u, e) \in I^{2}$ ，和 $F_{R_{A}}(u, e) \in I^{2}$. 如果形成一个矩阵 $m \times n$. 这个矩阵称为 $m \times n$ 区间中智软集的区间中智软矩阵 $\left(F_{A}, E\right)$ 超过 $U$. 一整套 $m \times n$ 区间中智软矩阵由 I 表示 $\mathcal{N}{m \times n}$. 区间中智矩阵是区间中智软集的表示。为了构造一个区间值中智矩阵，我们需要一个区间中智软集。区间中智矩阵可以定义为如下一般概念。定义 1 让 $\backslash 1 \mathrm{eft}$ 的分隔符蝧失或无法识别，在哪里 $J=I^{2} \times I^{2} \times I^{2}$. 任何矩阵 $\hat{A}$ 在 $M{m \times n}$ 称为区间中智矩阵 (IN-matrix)。
从现在开始，我们使用区间值中智矩阵（INV-matrix）代替区间中智矩阵（IN-matrix）。
IVN 矩阵的一些基本概念和操作可以用与区间中智软矩阵类似的方式来定义。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophic Normal Probability Distribution

经典统计理论基于两种统计方法，称为描述统计和推论统计。统计方法的推论部分在很大程度上取决于正态概率分布，以获得可靠、有效和有力的实验推论。许多参数统计测试 $(z, t, F$ 等) 要求在应用它们之前首先满足正态性假设。正态性假设是指参数检验下检验统计量的抽样分布应服从正态概率分布，或者所考虑的数据必须来自正态分布。不符合正态性假设会导致应用非参数测试，与参数对应的测试相比，这些测试的功能较弱。 $A$ 正态概率分布是一个钟形分布，也称为高斯分布，它关于均值对称，描绘了更接近均值的众多观测值。分布有两个参数，即均值 $\mu$ 和方差 $\sigma^{2}$ 具有概率密度函数：
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^{2}}
$$
虽然，在经典统计中，参数 $\mu$ 和 $\sigma^{2}$ 对于随机变量是固定且精确的 $X$ ，在许多情况下，这些参数可能会因其可能的状态而有所不同。这意味着在我们不确定参数中的一个或两个的确切值的情况下，它们的值可能会从一个值变为另一个值，即以区间形式。在这种情况下，分布的参数会存在一些不确定性，因此我们不能应用经典的正态分布 (1) 来解决相关问题。正态概率分布的应用之一常见于资产价格数据中，其中资产价格不是精确的形式，而是区间形式的范围，例如，图的平均价格ABC社会范围从 $10,000 \$$ 至 $12000 \$$ 表明地块的平均价格不是固定的或具有单一价值，而是从 $10,000 \$$ 至 $12000 \$$.

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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